Generatywna sztuczna inteligencja? Przewodnik wprowadzający

Co to jest generatywna sztuczna inteligencja? Wstęp

Generative AI to transformacyjny typ technologii sztucznej inteligencji, zdolny do tworzenia różnych rodzajów treści w odpowiedzi na polecenia języka naturalnego. Dzięki modelom generative AI użytkownicy mogą tworzyć obrazy, tekst, dźwięk, a nawet syntetyczne dane w ciągu kilku sekund.

Szum wokół generatywnej sztucznej inteligencji zaczął narastać pod koniec 2022 r., kiedy to: Otwarta sztuczna inteligencja uruchomiła ChatGPT, najnowocześniejszy chatbot zdolny do tworzenia niesamowitych treści w ludzkim języku. Jednak generatywna sztuczna inteligencja faktycznie istniała na długo przed 2022 rokiem.

Technologia leżąca u podstaw generatywnej sztucznej inteligencji została po raz pierwszy wprowadzona w latach 1960. XX wieku w niektórych z najwcześniejszych chatbotów. Jednak potencjał tej formy sztucznej inteligencji został w pełni ujawniony dopiero w 2014 r., kiedy do świata uczenia maszynowego wprowadzono generatywne sieci kontradyktoryjne (GAN).

Od tego czasu najnowsza klasa generatywnych aplikacji AI wyłoniła się z modeli podstawowych, umożliwiając firmom budowanie unikalnych modeli generowania obrazu i języka.

Większość używanych obecnie podstawowych modeli to „duże modele językowe”, czyli LLM, szkolone na ogromnych ilościach języka naturalnego.

Wpływ tych systemów przypisuje się nie tylko rozmiarowi LLM, ale także transformatorom (narzędziom uczenia maszynowego), które umożliwiają naukowcom trenowanie modeli bez skomplikowanych zadań związanych z etykietowaniem.

Uczenie się „zero-shot” pozwala modelom wykorzystywać ogólne zrozumienie relacji między koncepcjami do formułowania prognoz i generowania nowatorskich reakcji na dane wejściowe.

Jak działa generatywna sztuczna inteligencja?

Jak wspomniano powyżej, generatywne modele AI reagują na „podpowiedzi” w postaci obrazów, dźwięku, wideo, tekstu i innych. Umożliwiają użytkownikom szybkie generowanie nowej treści w odpowiedzi na te monity. Wcześniejsze wersje generatywnej sztucznej inteligencji wymagały od użytkowników przesyłania danych do modelu za pomocą interfejsu API lub podobnego procesu.

Jednak pionierzy generatywnej sztucznej inteligencji opracowali lepsze interfejsy użytkownika, które pozwalają użytkownikom opisywać żądania prostym, naturalnym językiem. Modele generatywnej sztucznej inteligencji wykorzystują sieci neuronowe do określania struktur i wzorców danych oraz generowania nowych treści.

Jednym z największych przełomów w generatywnych modelach sztucznej inteligencji jest możliwość wykorzystania przez użytkowników różnych podejść do uczenia się, w tym uczenia się z częściowym i bez nadzoru do celów szkoleniowych. Oznacza to, że firmy i programiści mogą łatwiej wykorzystywać duże ilości danych do wspierania modeli sztucznej inteligencji generacji w dostarczaniu unikalnych odpowiedzi na zapytania.

Sieci GAN i wariacyjne autoenkodery umożliwiają programistom trenowanie modeli z określonym poglądem na świat, co prowadzi do różnych przypadków użycia generatywnych narzędzi AI. Przykłady obejmują wszystko, od GPT-3 i GPT-4 po stabilną dyfuzję.

Jak opracowywane są generatywne systemy AI?

Chociaż generatywne systemy sztucznej inteligencji, jakie znamy dzisiaj, są wciąż stosunkowo nowe, istnieje wiele różnych typów modeli, z których każdy jest szkolony w unikalny sposób.

Jedną z najczęstszych opcji rozwoju generatywnej sztucznej inteligencji jest zastosowanie „modeli dyfuzyjnych” lub modeli probabilistycznych dyfuzji odszumiającej. Określają one wektory w przestrzeni utajonej za pomocą dwuetapowych procesów szkoleniowych. Systemy wykorzystują zarówno dyfuzję w przód, aby dodać losowy szum do danych szkoleniowych, jak i dyfuzję odwrotną, aby odwrócić szum i zrekonstruować próbki danych.

Chociaż uczenie modeli dyfuzyjnych zajmuje więcej czasu niż modeli wariacyjnych autoenkoderów, programiści mogą trenować niemal nieskończoną liczbę warstw, co prowadzi do wyższej jakości wyników. Oprócz modeli dyfuzji organizacje wykorzystują także „VAE” i „GAN” do generatywnej sztucznej inteligencji.

VAE, czyli wariacyjne autokodery, składają się z dwóch odpowiadających sobie sieci neuronowych: koderów i dekoderów. Koder konwertuje dane wejściowe na mniejszą reprezentację danych, podczas gdy dekoder rekonstruuje oryginalne dane wejściowe, usuwając wszelkie zbędne informacje. Obie sieci współpracują ze sobą, aby nauczyć się wydajnych sposobów reprezentacji danych, umożliwiając kreatywne wyjście.

Sieci GAN, czyli generatywne sieci przeciwstawne, zmuszają dwie sieci neuronowe do konkurowania ze sobą. Generator tworzy nowe przykłady danych, a dyskryminator uczy się rozróżniać wygenerowaną treść na „prawdziwą” i „fałszywą”.

Oba modele są szkolone jednocześnie i stopniowo stają się mądrzejsze, tworząc z czasem lepszą treść. Sieci GAN szybko dostarczają wysokiej jakości próbki i dane wyjściowe, ale często charakteryzują się ograniczoną różnorodnością próbek.

Innym ważnym czynnikiem w rozwoju generatywnych modeli AI jest wykorzystanie określonej architektury, takiej jak sieć transformatorowa. Sieci te działają podobnie do sieci neuronowych, przetwarzając sekwencyjne dane wejściowe w formacie niesekwencyjnym. Transformatory korzystają zarówno z samouwagi, jak i kodowania pozycyjnego, co pozwala algorytmom skupić się na relacji między słowami.

Warstwy samouważności przypisują każdemu składnikowi sygnału wejściowego wagę skorelowaną z jego wartością lub ważnością. System kodowania pozycyjnego określa kolejność przesyłania słów wejściowych. Transformatory składają się z różnych warstw lub bloków transformatorów, które współpracują ze sobą w celu odszyfrowania, a nawet przewidywania strumieni danych, takich jak obrazy i tekst.

Zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji

Podobnie jak wszystkie technologie AI, generatywne systemy AI są przeznaczone do wspierania konkretnych przypadków użycia. Narzędzia te mogą usprawnić przepływ pracy inżynierów, naukowców, badaczy i twórców. Modele generatywne AI mogą przyjmować dane wejściowe w różnych formach i generować nowe treści w ten sam sposób.

Typowe zastosowania obejmują:

• Wizualizacje: Jedną z najpopularniejszych aplikacji generatywnej sztucznej inteligencji jest możliwość tworzenia unikalnych obrazów, takich jak awatary, obrazy 3D, wykresy i ilustracje. Użytkownicy mogą tworzyć obrazy w różnych stylach, a nawet modyfikować lub edytować istniejącą treść. Modele generatywne AI mogą tworzyć wykresy przedstawiające związki chemiczne na potrzeby odkrywania leków lub tworzyć realistyczne obrazy na potrzeby gier wideo, narzędzi projektowych oraz rzeczywistości wirtualnej i rozszerzonej.
• Audio: Dźwięk, mowa i muzyka to nowe dziedziny w generatywnym krajobrazie sztucznej inteligencji. Przykłady obejmują modele, które mogą tworzyć fragmenty klipów audio i piosenek za pomocą wprowadzonego tekstu. Niektóre narzędzia potrafią także rozpoznawać określone obiekty w filmach i tworzyć uzupełniające dźwięki lub muzykę do materiału wideo.
• Język: Tekst stanowi serce wielu generatywnych modeli sztucznej inteligencji i często jest uważany za najbardziej zaawansowaną dziedzinę. Do najpopularniejszych modeli generatywnych opartych na języku należą LLM, czyli duże modele językowe, których można używać do tworzenia kodu, esejów, tłumaczeń i nie tylko.
• Dane syntetyczne: Deweloperzy używają danych syntetycznych do uczenia modeli sztucznej inteligencji, a w razie potrzeby dane są ograniczone lub w ogóle nie istnieją. Modele generatywne mogą tworzyć syntetyczne dane obejmujące wszystkie modalności i wykorzystywać efektywne uczenie się za pomocą etykiet, aby się rozwijać. Algorytmy generatywnej sztucznej inteligencji mogą obniżyć koszty etykietowania, automatycznie generując rozszerzone dane szkoleniowe lub uczące się reprezentacje danych.

Przypadki użycia generatywnej sztucznej inteligencji obejmują również różne branże. Wielu profesjonalistów opisuje generatywną sztuczną inteligencję jako rodzaj technologii ogólnego przeznaczenia, podobnej do energii elektrycznej lub pary. W każdej branży technologia ta może służyć różnym przypadkom zastosowań, takim jak:

• Budowa systemów wykrywania nadużyć i narzędzi do zarządzania danymi dla finansów.
• Interpretacja umów i analiza dowodów w branży prawniczej.
• Łączenie danych z kamer i wskaźników w celu identyfikacji wadliwych komponentów i potencjalnych problemów w przestrzeni produkcyjnej.
• Produkcja treści i tłumaczenie ich na inne języki w przestrzeni filmowej i medialnej.
• Identyfikacja obiecujących kandydatów na leki i możliwości w branży medycznej.
• Projektowanie i edycja prototypów w branży architektonicznej.
• Tworzenie treści i poziomów gier w przestrzeni gier.

Wyzwania generatywnej sztucznej inteligencji

Chociaż niezliczone firmy, od Microsoft i Google po MIT, inwestują obecnie w generatywne rozwiązania AI, nadal istnieją wyzwania, którym należy stawić czoła. Jednym z największych wyzwań jest skalowalność struktury obliczeniowej. Modele generatywne AI mogą wykorzystywać miliardy parametrów i wymagają znacznych ilości danych do szkolenia.

Oznacza to, że chociaż generatywny chatbot AI może wydawać się prosty na pierwszy rzut oka, jego opracowanie wymaga znacznej wiedzy technicznej, inwestycji kapitałowych i unikalnej technologii. Aby trenować tak duże zbiory danych, firmy potrzebują również ogromnych ilości mocy obliczeniowej, aby dostroić modele.

Inne typowe wyzwania obejmują:

• Szybkość próbkowania: Skala modeli generatywnych oznacza, że ​​czasami w czasie wymaganym do wygenerowania instancji może występować opóźnienie. W przypadku rozwiązań interaktywnych, które oferują generowanie tekstu lub przetwarzanie języka naturalnego AI, rozmowy muszą odbywać się dokładnie i natychmiast. Niskie prędkości próbkowania mogą utrudnić szybkie uczenie narzędzi.
• Jakość danych: Jak wspomniano powyżej, niektóre generatywne modele sztucznej inteligencji służą do tworzenia syntetycznych danych dla różnych przypadków użycia. Nie wszystkie dane nadają się do wykorzystania w modelach i aplikacjach AI. Modele te wymagają bezstronnych danych wysokiej jakości do wykonywania określonych zadań. Niektóre domeny mają trudności ze znalezieniem wystarczającej ilości skutecznych danych do tworzenia modeli.
• Licencje na dane: Kolejnym pogłębieniem braku danych jest niemożność dostępu do danych. Nie wszystkie dane dostępne do optymalizacji generatywnej sztucznej inteligencji są typu open source. Niektóre firmy mają trudności z dostępem do licencji komercyjnych na wykorzystanie istniejących danych lub tworzenie nowych, dostosowanych do indywidualnych potrzeb zbiorów danych.

Wiele innowacyjnych firm pracuje obecnie nad nowymi sposobami wspierania ciągłego wzrostu i rozwoju generatywnych modeli sztucznej inteligencji. Te platformy i produkty zaczynają wyjaśniać złożoność związaną z tworzeniem innowacyjnych modeli uczenia maszynowego na dużą skalę.

Korzyści z generatywnej sztucznej inteligencji

Chociaż zanim każdy będzie mógł uzyskać dostęp do generatywnych rozwiązań AI w celu tworzenia nowych obrazów, opisów tekstowych i nie tylko, trzeba pokonać wiele wyzwań, technologia ta nadal zapewnia wiele wyraźnych korzyści. Algorytmy generatywne AI to potężne narzędzia umożliwiające tworzenie nowych, oryginalnych treści, takich jak filmy, tekst i obrazy (Dall-e 2).

Niektóre z tych modeli stylu głębokiego uczenia się są w stanie tworzyć treści, które są prawie nie do odróżnienia od treści tworzonych przez ludzi. Algorytmy generatywnej sztucznej inteligencji można nawet wykorzystać do poprawy dokładności i wydajności istniejących technologii sztucznej inteligencji.

Mogą skuteczniej wspomagać wiele narzędzi do przetwarzania języka naturalnego i komputerowych systemów wizyjnych, tworząc nowe syntetyczne dane do celów szkoleniowych. Ponadto generatywne algorytmy sztucznej inteligencji mogą umożliwić programistom i organizacjom analizowanie i eksplorowanie złożonych danych na nowe sposoby.

Przedsiębiorstwa i badacze mogą używać generatywnej sztucznej inteligencji do podsumowywania informacji, odkrywania ukrytych wzorców i znajdowania trendów, które mogą nie być widoczne w samych surowych danych. Na szeroką skalę algorytmy generatywnej sztucznej inteligencji mogą przyspieszać i automatyzować ogromną różnorodność procesów i zadań, oszczędzając organizacjom i osobom znaczną ilość czasu i zasobów.

Czy są dziś jakieś problemy z generatywną sztuczną inteligencją?

Chociaż rozwój generatywnej sztucznej inteligencji wywołał wiele emocji we wszystkich obszarach, od produkcji po branżę opieki zdrowotnej, istnieją również różne obawy dotyczące tej technologii. Wiele z tych obaw dotyczy potencjalnego niewłaściwego wykorzystania i nadużycia modeli sztucznej inteligencji, problemów związanych z niską jakością wyników oraz możliwości zakłócenia niektórych istniejących modeli biznesowych.

Generative AI jest potężne, ale może dostarczać niedokładnych i mylących informacji. Trudno mu również zaufać, gdy firmy nie są w pełni świadome źródła informacji używanych przez generatywny wstępnie wyszkolony transformator i inne algorytmy.

W niektórych przypadkach generatywna sztuczna inteligencja może promować nowe formy plagiatu, które pomijają prawa twórców treści i artystów. Mogłoby to również zakłócić istniejące modele biznesowe, szczególnie w odniesieniu do reklamy i optymalizacji wyszukiwarek.

Szczególną obawą związaną z generatywną sztuczną inteligencją jest to, że modele oparte na tekście i generowaniu obrazów mogą ułatwić generowanie fałszywych wiadomości. Istnieje również możliwość, że niektóre modele zdolne do replikowania ludzi będą mogły podszywać się pod ludzi podczas ataków socjotechnicznych.

Patrząc w przyszłość generatywnej sztucznej inteligencji

Ponieważ innowatorzy we współczesnym świecie nieustannie optymalizują i ulepszają generatywne modele sztucznej inteligencji, narzędzia te okazują się niezwykle obiecujące. Obecnie trwają badania nad nowymi sposobami tworzenia narzędzi do wykrywania i przezwyciężania potencjalnych problemów i wyzwań. Niektóre firmy tworzą nawet narzędzia zdolne do wykrywania obrazów, filmów i tekstu generowanych przez sztuczną inteligencję.

Udoskonalenia platform rozwoju sztucznej inteligencji pomogą również w przyszłości usprawnić rozwój generatywnych rozwiązań w zakresie sztucznej inteligencji. Liderzy biznesowi i programiści już szukają sposobów na osadzenie generatywnej sztucznej inteligencji w narzędziach i systemach, z których już korzystamy na masową skalę.

Narzędzia do projektowania staną się bardziej intuicyjne, narzędzia do sprawdzania gramatyki będą ewoluować, a narzędzia szkoleniowe mogą wkrótce automatycznie identyfikować najlepsze praktyki w imieniu liderów biznesu. Generatywna sztuczna inteligencja może zmienić praktycznie każdy aspekt naszego życia i pracy.